11월 4일 학습일지
총 공부시간 : 4시간
<LLM위키>
1) 왜 이런 이름이 붙었을까?
LLM은 Large Language Model의 약자로 대규모 언어 모델이라는 뜻이다.
클로드나 ChatGPT처럼 사람의 말을 이해하고 답을 만들어주는 AI를 말한다.
위키는 여러 문서를 링크로 연결해서 관련된 내용을 찾아볼 수 있게 정리한 것이다.
두개를 합쳐서 생각하면 AI가 자료를 읽고 정리해주고 관련 문서까지 연결해주는 지식창고라고 보면 된다.
여기서 LLM위키라는 프로그램을 따로 설치하는건 아니다.
AI를 이용해서 내 자료를 정리하고 계속 관리하는 방식에 가깝다.
2) 누가 · 언제 · 왜 만들었을까?
누가: 안드레이 카파시가 이 방식을 정리해서 소개했다.
언제: 2026년 4월에 원문을 공개했다.
왜?: AI에게 물어보고 답을 받는걸로 끝내지 않고 그 내용을 다음에도 쓸 수 있는 지식으로 쌓아두기 위해서다.
예를들어 오늘 Node.js를 물어보고 내일 npm을 물어보면 각각의 답은 채팅에 남는다.
그런데 둘이 무슨 관계인지 정리하고 연결해서 보관하는건 또 따로 해야한다.
이런 정리까지 AI가 하도록 해서, 새로 알게된 내용이 기존 내용에 계속 이어지도록 한 것이다.
3) 이게 나오기 전엔 어떤 불편함이 있었을까?
자료를 많이 모았다고 정리가 잘 되는건 아니었다.
영상, 메모, 문서, AI와 나눈 대화가 계속 늘어나면
나중에는 어디에 어떤 내용을 적었는지 찾는것도 일이 된다.
예를들어 대리석 하자에 대해 정리해둔게 있어도
어느 폴더인지 어느 채팅에서 물어봤는지 기억이 안나면 다시 찾아야한다.
찾더라도 새로 알게된 내용과 비교하고 수정하는건 직접 해야했다.
관련된 내용이 다른 문서에도 있으면 그것도 같이 고쳐야했다.
즉, 공부하는것 외에도 자료 정리하고 관리하는데 손이 많이 갔다.
4) 이게 나와서 뭐가 편해졌을까?
자료를 넣을때마다 기존에 정리한 내용과 연결해서 쌓아둘 수 있게 되었다.
-같은 주제의 내용을 모아서 볼 수 있다.
-관련된 개념을 연결해서 따라가며 읽을 수 있다.
-새로운 자료와 예전 내용을 비교하기 편하다.
-AI에게 질문해서 얻은 답도 문서로 남겨 다음에 다시 쓸 수 있다.
예를들어 하자 사례를 하나 추가하면 그 사례만 보관하는게 아니라
관련된 시공방법이나 주의사항 문서에도 반영하도록 할 수 있다.
파일만 계속 많아지는게 아니라 기존에 정리한 내용도 같이 보완되는 것이다.
5) 기존의 불편함을 어떻게 해결했을까?
원본 자료와 AI가 정리한 문서와 AI가 따라야할 규칙을 나눴다.
1. 원본 자료는 따로 보관하고 함부로 고치지 않는다.
2. AI가 원본을 읽고 주제별로 정리한 문서를 만든다.
3. 관련된 문서는 링크로 연결한다.
4. 새 자료가 들어오면 기존 문서도 확인해서 보완한다.
5. 가끔 내용이 서로 다르거나 오래된 정보가 있는지 점검한다.
그리고 AI가 어디에 저장하고 어떤 형식으로 정리할지도 규칙으로 적어둔다.
그때그때 다르게 정리하면 나중에 더 복잡해질수 있기 때문이다.
즉, 사람이 직접 하던 정리와 연결 작업을 AI가 일정한 규칙대로 하게 만든 것이다.
다만 AI가 적었다고 다 맞는건 아니니 중요한 내용은 원본과 비교해봐야 한다.
<옵시디언>
1) 왜 이런 이름이 붙었을까?
Obsidian은 흑요석이라는 뜻이다.
다만 왜 이 이름을 골랐는지 정확한 이유까지는 모르겠다.
프로그램의 역할은 메모를 적고 관련된 메모끼리 연결해서 관리하는 것이다.
LLM위키가 자료를 정리하는 방식이라면
옵시디언은 그렇게 정리된 문서를 열어보고 수정하는 도구라고 보면 된다.
둘이 같은건 아니고 옵시디언 자체가 AI인것도 아니다.
2) 누가 · 언제 · 왜 만들었을까?
누가: 시다 리와 에리카 쉬
언제: 2020년
왜?: 자신들이 원하는 방식으로 메모를 적고 연결하면서 자료도 직접 가지고 있을 수 있는 프로그램을 만들고 싶어서다.
그냥 글을 저장하는것뿐 아니라
이 메모와 저 메모가 어떤 관계인지 연결해서 볼 수 있도록 했다.
자료도 내 컴퓨터에 파일로 남게 했다.
특정 서비스 안에서만 열어볼 수 있는 형태가 아니라는 점도 큰 장점이다.
3) 이게 나오기 전엔 어떤 불편함이 있었을까?
메모를 날짜별이나 폴더별로만 정리하면 관련된 내용이 떨어져 있게 된다.
예를들어 오늘 Node.js를 공부하고 내일 npm을 공부하면
서로 연결된 내용인데 날짜가 다른 문서에 각각 들어가게 된다.
나중에 다시 보려면 언제 적었는지 찾거나 여러 파일을 번갈아 열어야한다.
물론 기존에도 문서를 연결하는 도구들은 있었다.
다만 메모를 연결해서 보고 파일도 직접 관리하면서 내 방식대로 쓰고 싶은 필요가 있었던 것이다.
4) 이게 나와서 뭐가 편해졌을까?
관련된 메모를 연결해놓고 바로 이동하면서 읽을 수 있다.
Node.js 설명을 읽다가 npm이 나오면
연결된 npm 메모로 넘어가서 보는 식이다.
-날짜나 폴더가 달라도 관련된 내용을 연결할 수 있다.
-어떤 메모에서 이 문서를 연결했는지도 볼 수 있다.
-전체 메모들이 어떻게 연결되어 있는지 도식화로 볼 수 있다.
-기본적인 메모 작업은 인터넷 없이도 된다.
-파일이 내 컴퓨터에 남아서 다른 편집기로도 열 수 있다.
메모를 각각 보관하는것에서 끝나지 않고
서로 연결해서 다시 활용하기 편해진 것이다.
5) 기존의 불편함을 어떻게 해결했을까?
메모를 마크다운 파일로 저장하고 그 파일들 사이에 링크를 만들 수 있게 했다.
마크다운은 제목이나 목록을 간ㄷ단한 기호로 표시하는 글 작성 방식이다.
파일은 보통 .md로 저장된다.
옵시디언에서는 이 파일들을 모아둔 폴더를 볼트, 즉 보관소라고 부른다.
메모에 [[Node.js]]라고 적으면 Node.js 메모로 연결할 수 있다.
또 백링크라는 기능으로 어떤 메모가 이 문서를 연결했는지도 보여준다.
그래프에서는 메모들의 연결 관계를 그림으로 볼 수 있다.
즉, 파일은 내 컴퓨터에 보관하면서
그 안의 내용을 연결하고 찾아보는 기능을 더한 것이다.
LLM위키와 같이 사용하면 AI가 문서를 정리하고,
옵시디언에서는 그 결과를 읽고 확인하는 식으로 쓸 수 있다.
옵시디언만 설치한다고 AI가 알아서 정리해주는건 아니다.
AI가 같은 폴더의 문서를 읽고 정리하도록 별도로 연결하고 규칙을 정해줘야 한다.
꼬리질문
Ai 꼬리 질문 링크 : https://share.aside.com/s/61k0y4yJgKCL-81J
클로드가 MD 파일에 저장해 둔 노하우나 스킬을 읽고 작업하는 것도 RAG 방식이야?
RAG에 대해 자세히 설명해줘.
한 세션에서 이전 대화 내용이나 흐름을 토대로 대답하는 건 무슨 원리야?
memory.md 파일에 저장하는 것과 LLM 위키에 저장하는 것은 무슨 차이야?
Obsidian을 활용하면 지금과 비교해서 아웃풋이 어떻게 달라져? 내 기존 작업 방식이나 요청하는 방식도 바꿔야 해?
기존 MD 파일도 남겨 두고 Obsidian에도 기록하면, LLM이 같은 내용을 이중으로 읽어야 하는 것 아니야?
오늘 잘한점
그냥 유튜브만 보고 옵시디언을 세팅하려 했다가
아는개발자님의 공부방식대로 5가지 질문을 먼저 정리하고 나서
셋팅하려니까 제대로 알고서 셋티잉 되어서
앞으로 어떻게 셋팅할지도 머리속에 어느정도 구상이 되어가는듯하다.
오늘 부족했던점
절대적인 공부시간이 많이 부족했다.
그러다보니 마음만 급하고 공부에 집중도 잘 되지 않았다.
조금도 심도있게 파고들수 있었는대 솔직히 그러지못했고,
오늘 공부했던 내용들이 머리에 쏙쏙 들어오는 느낌은 아니었어서
내일 다시 봐야겠다.
확실히 너무 늦게 잤더니 오늘은 집중력이 많이 떨어진듯하다.
규칙적으로 페이스 조절하며 공부하는것도 공부의 중요한 요소인듯하다.
오늘 총평
다시한번 이 공부법에 확신이 생겼다.
앞으로도 그냥 대충 넘어가지말고 이렇게 파고들면서 공부하는 습관을 잘 들여야겠다.
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